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World File Search System加富罗夫
DR.SK NATARAJ，MRSC - 班加罗尔
会员编号：515825 西班牙 IMDEA-Water 研究所人才吸引计划奖学金（2018 年） 第四届 JU-AWARD 研究成就奖 DST-INSPIRE 教师奖（2013-2018 年） 美国化学学会会员：会员编号：31122994 博士后研究奖学金：卡塔尔国家研究基金 [QNRF] 会员：美国物理学会 [APS] 会员：材料研究学会 [MRS] 全球合作伙伴计划 [GPP] 资助 韩国大脑计划 [BK 21] 项目助理奖学金 2004-2007（由印度新德里 UGC 资助）。 聚合物科学学会 Dharwad 分会会员 西班牙 IMDEA 水研究所 AMAOUT II 奖学金
基督（被认为是大学），班加罗尔
马耳他大学Lalit Garg副教授Lalit Garg博士是信息技术创新者，院士，学习者，教师，开发人员，主题演讲者，顾问，顾问和研究员，具有在高等教育行业工作和出色的研究出版物记录。他擅长使用机器学习和数据分析解决复杂问题，尤其是在医学和医疗领域。他是马耳他大学马耳他大学计算机信息系统的副教授，也是英国利物浦大学的名誉讲师。他还曾在新加坡南南技术大学和英国阿尔斯特大学担任研究员。他已经监督了180多个硕士论文，指导了5个博士学位论文，并塑造了许多其他学生的未来。他在涉嫌高级影响期刊，会议和书籍中发表了150篇技术论文，他的一些文章已获得最佳纸张奖。他在不同国家发表了20多个主题演讲，有组织/主持了许多国际会议，并担任技术委员会成员或几个高影响力期刊和知名会议的审阅者。他参加了许多欧盟和本地资助的项目，包括高等教育中的100万欧元+伊拉斯mus+能力建设项目（CBHE），标题为“通过创新的阶级培训学（MEDITEC）和马耳他科学技术太空研究基金”的题为《医学教育培训》。他咨询了许多公共和私人组织的信息系统实施。马耳他大学因探索有关医疗保健需求的新颖智能计算方法的预测，分配和管理（NICE-HEALTARCARE）的新型智能计算方法，授予了他2021-22研究卓越奖。他被授予医疗保健建模的研究学生奖学金，以在英国Ulster大学的计算与工程学院进行博士学位研究，而他的博士学位研究被提名为运营研究学会博士学位“最杰出的研究机构，从而获得了博士学位。他从印度瓜洛尔（Gwalior）的ABV-IIITM完成了信息技术研究生，并从印度博帕尔（Bhopal）的巴卡图大学（Barkatullah University）获得了电子和通信工程学的第一学位。
JSS技术教育学院，班加罗尔
4。虚拟Nagamani H国际第12卷，发行Scopus Springer，机器Shahapure杂志2018年新加坡迁移和基于P信息的负载Jayarekha技术，在云环境中的资源管理和可伸缩性平衡。可扩展的Nagamani H International第9卷，问题Scopus 1.57 Serials Network Shahapure Journal 21，2016年，出版物架构和P控制，使用Jayarekha理论和应用程序中的复制，虚拟环境6。复制：Anagamani H International Vol 122，0,835 Shahapure的基础技术，第5期，2015年的可伸缩性和P计算机云Jayarekha应用程序科学计算7。负载Nagamani H International Vol 6，第2.5期IAET在Shahapure杂志2014年，出版云和房屋计算中的P进展：Jayarekha工程与调查技术
大脑通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
在人类和其他灵长类动物中，由于BDNF基因在巨核细胞中的表达，血小板含有高浓度的脑源性神经营养因子。相比之下，通常用于研究中枢神经系统病变的影响的小鼠在血小板中没有明显水平的脑衍生的神经营养因子，并且它们的巨核细胞没有大量的bdnf基因。在这里，我们使用两种良好的CNS病变模型探索了血小板脑源性神经营养因子的潜在贡献，并使用“人源化”小鼠在巨核细胞特异性启动子的控制下使用“人性化”小鼠进行表达BDNF基因。使用二元术和通过sholl分析后评估的视网膜神经节细胞的树突状细胞的树状完整性标记了由含有脑源性神经营养因子的小鼠制备的视网膜外植体。将结果与野生型动物的视网膜以及补充饱和浓度的脑源性神经营养因子或tropomyosin激酶B抗体激动剂ZEB85的野生型外植体进行了比较。还进行了视神经张力，视网膜神经节细胞的树突在伤害后7天评估，将血小板中含有脑源性神经营养因子的小鼠与野生型动物进行了比较。在含有脑源性神经营养因子的小鼠中，纯合子的平均血清脑源性神经营养因子水平为25.74±11.36 ng/ml，17.02±6.44 ng/ml的杂氮小鼠，近乎杂合小鼠，接近原始的小鼠。基于细胞计数的视网膜神经节细胞存活在所有四组中均相似，显示约15％的损失。表现出强大的树突复杂性保存，类似于与补充脑衍生的神经营养因子或真霉素受体激酶B抗体抗体抗体激动剂的培养基孵育的野生型外植体，Zeb85。曲线下的sholl区域为1811±258、1776±435和1763±256，而野生型对照组中的Sholl区域为1406±315（p≤0.001）。在评估反式基因小鼠中视网膜神经节细胞的树突时，还观察到了一种强大的神经保护作用，与野生型相比，弯曲曲线下的视网膜神经节细胞的树突明显更高（2667±690和1921±392，p = 0.026），并且在无显着差异中，并且是无显着差异的。重复实验发现细胞存活没有差异，两者均显示约50％的损失。这些结果表明，血小板脑衍生的神经营养因子对视网膜神经节细胞的树突复杂性具有强大的神经保护作用，在体内和体内模型中，这表明血小板脑源性的神经营养因子可能是灵长类动物的重要神经保护因子。
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
随着连接和自动驾驶汽车的增殖，控制器区域网络（CAN）总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是，CAN总线缺乏基本的安全措施，例如身份验证和加密，使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性，入侵检测系统（IDS）必须检测到可见的攻击，并为新的，看不见的攻击提供强大的防御，同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能，或者使用了手动功能提取的传统机器学习（ML）方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能，这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端，新颖，轻巧，车载，IDS玻璃，深度学习（DL）算法，以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法：在第一个阶段的人工神经网络（ANN）来检测可见的攻击，以及在第二阶段进行长期的短期记忆（LSTM）自动编码器，以检测新的，看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为，使用最新的攻击模式更新模型，并保留数据隐私，我们提出了一个理论框架，以在层次结构联合学习（H-FL）环境中部署我们的ID。实验结果表明，我们的IDS的F1得分超过了0.99，对于看到的攻击，新型攻击的检测率为99.99％，超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外，误报率（FAR）在0.016％的情况下极低，最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法，但IDS仍然轻量级，确保了其对现实世界部署的可行性。
弗罗茨瓦夫科学技术大学
•建筑学院•土木工程教师•化学教师•信息和通信技术的教师•电气工程学院•地球工程，采矿和地质学教师微系统•纯和应用数学学院•医学学院•JeleniaGóra的Wrocław技术分支
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
在进入2050年净净净的途中，英国政府通过与1990年级别相比，通过削减78％的排放来设定2035年的目标。为了帮助了解电气化的本地能源系统如何为该目标和相关成本做出贡献，我们开发了一个基于全系统的本地能源优化（LEO）模型。该模型捕获了一系列最先进的技术，包括构建织物改造，电池存储，电动机，电加热，需求响应，分布式可再生以及点对点（P2P）能源交易。和该模型可以在成本和排放之间进行权衡评估，比较了两种系统操作模式，即面向成本和网格影响，并评估天气风险和资本成本假设的影响。威尔士的一个案例研究表明，（1）资本成本假设可导致当地能源系统的总成本差异高达30.8％； （2）以成本为导向的模式操作系统可以节省多达5％的成本，而面向网格的模式； （3）热泵的电加热在所有研究的技术中的优先级最高。总体而言，这项研究演示了如何通过整个系统融合到近期技术和商业模型的整个系统中，迈向脱碳的未来。
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
电动汽车（电动汽车）的电力单元（即电池）在充电或排放时会产生热量，从而导致其性能和可靠性随着时间的推移而恶化。本文研究了流经微型通道的液体冷却剂的几何和热流体参数。这些嵌入在电动汽车电池的表面中，以减少过热。设计参数，例如纵横比和微型频道的角度取向，以随机调查几种几何构型，这些几何构型几乎不直观。冷却液质量流量和流体入口温度也通过随机分布值的大数据集进行变化。与经验验证的模型一起实施了实时的EV驾驶周期，以评估电池操作，这证明了电池的热状态具有不同级别的冷却改造的复杂依赖性。该研究还分析了泵送和冷却能量需要驱动冷却液系统的寄生动力消耗，以实现最佳设计的改装，以实现可靠的电池性能。发现迷你通道参数极大地影响了电池的热性能。但是，发现优化的情况在电池中具有最小的温度差和最小功率要求。液体入口速度为0.13 m/s，流体入口温度为312.9 K，纵横比为1.7，倾斜角为4.9◦
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
本手稿提出了一种新型的混合人工智能（AI）方法，用于针对电动汽车充电站（EVCSS）专门设计的统一功率质量护发素（UPQC）。的目的是整合多个车辆到网格（V2G）功能，从而减轻与电动汽车（EV）网格集成相关的挑战，并结合分布式能源（DERS）。本手稿中提出的混合技术结合了梯度提升决策树（GBDT）算法和果冻搜索（JS）算法，称为GBDT - JS技术。这种创新的方法涉及利用充电站提供电动汽车充电服务，并促进电动电动机的排放。将UPQC与DER的集成（例如光伏（PV））实施，以降低转换器的功率额定功率和实现功率需求需求。使用UPQC内的初始转换器用于管理直流电流（DC）电压，而第二个转换器则监督电动汽车的功率充电或放电过程。此外，它减轻了电池电压发射的影响。具有车辆到网格功能的UPQC最小化网格的负载压力，从而防止了过度流动的问题。提出的方法调节UPQC转换器以减轻电力质量问题，例如谐波电流和电压下垂。随后，使用MATLAB/SIMULINK操作平台证明了该技术的有效性。GBDT - JS性能的评估涉及与现有技术的比较分析。该评估表明，该提出的方法有效地减轻了功率质量问题，特别减少了总谐波失真（THD），并提供最佳结果。
